發(fā)布時間：2018-02-11 16:41

  本文關鍵詞： 屬性偏序 近紅外光譜分析 工作記憶 可視化模式識別 腦功能　出處：《燕山大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：大腦是人類中樞神經(jīng)系統(tǒng)的重要器官,賦予了人類智慧與情感,以及諸多人類所特有的行為能力。然而人類對大腦及腦神經(jīng)網(wǎng)絡的運行機制知之甚少,同時各種腦部功能性疾病如帕金森、癲癇等等正威脅著很多人的健康。近年來,在無創(chuàng)腦功能成像(監(jiān)測)技術手段的促進下,神經(jīng)科學、醫(yī)學和心理學領域的大腦功能研究獲得了極大的進步。相對于功能型磁共振成像等常見腦功能監(jiān)測技術,腦功能近紅外光譜不僅有著較高的時間和空間分辨率,同時保證了無創(chuàng)、儀器便攜性及經(jīng)濟性等實際應用要求。通過對大腦血液動力學變化的實時測量,腦功能近紅外光譜信號直接反應了大腦特別是大腦皮層的氧代謝活動,從而實現(xiàn)了對不同大腦功能狀態(tài)的監(jiān)測。作為新型的腦功能監(jiān)測技術,腦功能近紅外光譜技術正逐漸成為腦神經(jīng)研究中廣泛應用的技術。但目前腦功能近紅外光譜的信號或圖像分析處理方法缺乏統(tǒng)一的標準,而在實際的腦功能研究中往往需要面對大量數(shù)據(jù)分析處理問題。因此,本論文致力于研究腦功能近紅外光譜的腦血液動力學響應信號的分析方法,主要開展了下述研究工作:通過人體主要成分對近紅外光的吸收和散射作用,介紹了腦功能近紅外光譜分析技術所采用的基本光學原理。根據(jù)Beer-Lambert法則的修正和微分光程的確定方法,闡述了功能近紅外光譜技術進行血液動力學參數(shù)測量和提取的基本原理。針對功能近紅外光譜技術應用中,腦功能原始信號會受到各種噪聲(特別是生理噪聲和運動偽影)干擾的問題,對腦功能近紅外光譜信號中噪聲及運動偽影的常見去噪方法進行了簡單的討論和比較。在腦功能近紅外光譜技術的信號特性及統(tǒng)計特征提取方法基礎上,結合多元圖表示原理,提出了腦功能近紅外光譜的雷達圖表示和變尺度的圖特征提取方法。結合實際腦功能近紅外光譜數(shù)據(jù),對統(tǒng)計特征提取方法和與本研究所提的方法進行了對比實驗。通過與傳統(tǒng)方法在模式分類性能差異的對比,驗證了基于多元圖表示原理的腦功能近紅外光譜特征提取方法。研究了以屬性偏序理論為基礎的腦功能近紅外光譜分析方法,將變尺度的光譜特征提取向變尺度的模式分類工具拓展。提出了屬性偏序結構圖逐層生成算法,實現(xiàn)了以可視化的方法對腦功能近紅外光譜在多個尺度上全面地分析,并進一步得出光譜數(shù)據(jù)中的結構化模式。借助有監(jiān)督字典學習稀疏表示的基本理論和算法,提出了屬性偏序表示序字典用于光譜模式的稀疏表示,并構造了相應算法工具來解決測試樣本與屬性偏序結構圖模式匹配的問題。通過實際腦功能近紅外光譜信號分析,對基于屬性偏序理論的可視化模式分類方法進行了有效性檢驗。選用n-back前額葉工作記憶負荷腦功能近紅外光譜信號,進行了前額葉工作記憶量化研究。通過n-back實驗中腦功能近紅外光譜信號血液動力學平均變化和雷達圖特征的對比研究,證明了通過雷達圖進行腦功能近紅外光譜信號能夠更好的實現(xiàn)信號的特征提取和可視化。應用本文提出的屬性偏序表示序方法進行了前額葉工作記憶的量化研究,獲得了比國外同類研究更高的分類精度。在上述研究的基礎上,參考了腦功能近紅外光譜用于臨床麻醉深度監(jiān)測研究的相關成果。本文提出了麻醉狀態(tài)腦功能近紅外光譜信號仿真方法。對模擬生成的麻醉狀態(tài)仿真信號,應用了多元圖特征提取和屬性偏序方法進行了模式分類研究。為基于腦功能近紅外光譜技術和本文提出的信號分析方法的麻醉深度監(jiān)測研究提供了先期研究基礎。
[Abstract]:In recent years , the brain function near infrared spectrum signal directly reflects the brain function near infrared spectrum technique .

【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R338

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 駱清銘,鄧暉,龔輝,曾紹群,陳衛(wèi)國;用于腦血流量檢測的近紅外光譜術[J];紅外與毫米波學報;1999年02期

相關博士學位論文 前2條

1 張巖;基于近紅外光譜技術的腦功能活動信號提取方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2011年

2 李婷;光在三維結構組織中傳輸?shù)腗C模擬及腦功能成像研究[D];華中科技大學;2010年

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本文編號：1503516